群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

感情刺激による行動選択の機能モデル

ドミニク・G・ベルール、パスカル・ジスケ・ベリエ

認知と感情の根底にある主要な脳ネットワークは、報酬/罰回路を通じて主要な神経伝達物質システムによって調整されます。特に、基底核は感情情報を運動結果に導くと考えられています。しかし、感情刺激が行動選択を導くメカニズムはまだ特定されていません。計算モデルがこの目標に貢献する可能性があります。ここでは、誘導伝播決定論モデルのコンピューターシミュレーションを使用して、感情チャネルが、現在のキューと過去にペアになったすべての感情刺激を即座に取得することにより、行動指向チャネルを迅速かつ選択的に調整できることを示します。動物ベースのデータと一致して、感情の予測を実装する一時的な調整信号は、新しく形成された記憶痕跡またはリモート記憶痕跡のいずれかをターゲットにする場合に、より有用であると思われます。これらの信号のタイミングと進化はどちらも、強化学習の枠組みで「報酬予測エラー」のコーディングと通常見なされる、条件付け中の基底核のドーパミンニューロン活動の新しい解釈を示唆しています。極端な値の「感情」を含む追加のコンピュータ トレーニングの後、条件付けされたキューの影響下で選択されるアクションの多様性は、強迫行動または回避行動のいずれかによって減少することが示されています。実際、提案された機能モデルでは、同様の調整メカニズムが薬物中毒または心的外傷後ストレス障害の発症の原因となっています。さらに、これらの機能障害への自発的な再発は、ここでは局所的な調整欠陥に起因しています。後者は、神経調節剤に似た、モデルの数少ない制御パラメーターの 1 つを選択的にシフトすることで、部分的に克服できます。